# 认知负荷理论：因为文具多，所以是差生 ![](https://piccdn3.umiwi.com/img/202605/06/202605061340268687020965.jpeg) 想象你是一个发展中国家的教育部长，手里突然多了一大笔预算。你决心用这笔钱提升边远地区孩子的学习水平。你应该怎么做呢？ 秘鲁政府的做法是给孩子买电脑。他们在农村推行了“每个孩子一台笔记本电脑”（One Laptop per Child）项目。电脑是现代世界的生产力标配，穷人家孩子用不起，现在政府免费送你，这多好呢？ 但是有的学者不这么看。电脑好是好，但它对学习真有帮助吗？ 其实秘鲁这个项目是一个大规模教育实验的一部分。2006—2012 年间，拉丁美洲和加勒比地区的 20 个国家总共发放了将近一千万台笔记本电脑。经济学家和教育学家就此进行了超过十年的大规模随机对照跟踪研究。 2025 年，答案揭晓 [1]：不论是短期还是长期，发电脑对孩子们的学业成绩都没有任何显著的正面影响，收到电脑的学生的数学和阅读成绩都没有改善 —— 他们按时升年级的比例不但没有上升，反而平均*下降*了一个百分点。 这个研究中电脑让孩子唯一提高的技能，就是操作电脑的技能。 我觉得这简直是个现代寓言。买电脑这个动作特别像我们的学校和家长对教育的理解：你认为学习是一个宏观问题，甚至是一个硬件问题。孩子学习不好怎么办？我花钱啊！上补习班，送去更好的学校，升级学习环境，提供更好的设备，再多买点文具啥的……花钱了，我就安心了。 但学习其实是个微观问题。 学习是个神经重塑过程。你必须深入到神经处理层面去考虑问题：当一个孩子坐在书桌前，那个叫“知识”的东西，到底是怎么钻进他大脑里的？ 作为「教育与学习」板块的第一讲，咱们说说现代教育心理学中最硬核、也最具有工程学美感的一个心智模型，叫「认知负荷理论（Cognitive Load Theory，简称 CLT）」。 我敢打赌，绝大多数老师，包括一些号称教育专家的人都没听说过认知负荷理论。但这可是教师和家长需要了解的唯一最重要的理论。 理解了这个理论，你就知道为什么大多数教育操作都是瞎胡搞了。 ✵ 认知负荷理论最早是澳大利亚教育心理学家约翰·斯韦勒（John Sweller）在 1980 年代提出来的 [2]，现在经过他本人和众多学者不断完善，被用到很多地方。 ![](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026050621/1909190755667417168/050621.png) 斯韦勒的问题是：如果一个人学习总学不进去，所谓“脑子不够用”，你说这是因为他大脑的硬盘不行，还是内存不行？ 首先硬盘是不可能有问题的。人脑「长期记忆（long-term memory）」的容量几乎是无限大的。你读多少本书、记多少个单词、掌握多少个技能、经历过多少事、看过多少电影，都不用担心硬盘装不下。 学习新东西的瓶颈，主要是在内存上。所谓内存就是大脑的「工作记忆（working memory）」，它的带宽极其有限，一般认为普通人最多只能同时处理 4 到 7 个信息元素。就这点信息，你要是不及时写入硬盘，它们就会被你忘记。 学习的本质，就是把外部的零散信息，在狭窄的工作记忆里进行加工，然后打包存入长期记忆。 认知负荷理论的核心洞见是：学习失败并不是因为大脑的硬盘存不下，而是因为新信息通过工作记忆这道窄门的时候，堵车了。 当信息涌入大脑时，工作记忆所承受的总压力，就叫「认知负荷（Cognitive Load）」。它一般被分为三种 —— 1. 「内在负荷（intrinsic load）」，是学习材料自带的复杂度，也就是当前任务中有多少元素必须同时联动处理。 2. 「外在负荷（extraneous load）」，是那些跟当前任务无关的信息在强行抢戏，给大脑制造的负荷。这里可能有环境噪声、有无关的内容，还包括老师糟糕的讲法带来的困扰。 3. 「增益负荷（germane load）」，有时候翻译成“生发负荷”，是指大脑把知识转化为长期记忆的那部分有效努力，也就是你的大脑一边压制外在负荷，一边操作内在负荷，真正干活儿的那股劲儿。 现在更新的认识，包括斯韦勒本人 2023 年的论文 [3]，认为没有必要把「增益负荷」单独算作一类。我们简单说，要想学习有效，就得尽可能减少外在负荷，把带宽留给内在负荷。 这你就理解了为什么给孩子买电脑不能提高学习成绩：电脑是个分散注意力的东西，它增加了「外在负荷」。 那到底为什么有的孩子学东西特别快，有的孩子就学不进去呢？难道是他们的工作记忆大小不同吗？也不是。人的工作记忆差距并不大。认知负荷理论还有一个特别关键的概念，叫「图式」。 ✵ 这个重要的洞见是：大脑的长期记忆里存的那些“知识”，并不是零散的信息碎片，而是一种叫做「图式（schema）」的东西 [4]。 图式是把多个相关元素打包成一个整体的认知结构，你可以把它理解成“知识组块”或者“思维宏（macro）”，或者说是个“压缩包”。 比如说，在刚学认字的小孩眼中，“中”、“华”、“人”、“民”、“共”、“和”、“国”是 7 个独立的元素，这么多字一起出现在他面前，瞬间就能占满他的工作记忆带宽；但对于你来说，这 7 个字早就被打包成了一个叫“中华人民共和国”的单一图式。它在你眼中只占用 1 个内存槽位。 为什么差生学不进去，优等生一看就明白？因为差生头脑里没有足够多的图式，他看到的是一大堆碎片化的信息，导致他的认知负荷太高了；而优等生因为早就拥有相关的图式，同样的信息在他眼中是一大块一大块的，他处理的元素就比较少，就不会出现认知过载。 比如老师在黑板上写一道方程： **3(x+2)=15** 优等生脑子里已经有“分配律”、“移项”等等的图式，他看见题就会自动调用那些图式求解，甚至还觉得挺无聊。 可是差生没有那些图式，他看到的是一个个单独的元素。这些元素瞬间塞满了他的工作记忆：括号是什么意思来着？要把 3 乘进去吗？还是先把 2 减掉？他的内在负荷已经过载。 所以在认知负荷理论看来，一份材料到底有多难，不取决于它客观上有多少信息，而取决于它*在你脑子里*算是多少信息：你有相关的图式，它的信息量就很少；而如果你图式不够，它的信息量就会很多，导致你认知过载。 换句话说，优等生学得快不是因为脑子更快或者更大，而是因为脑子里的压缩包更多。 这也可以说是学习的复利效应：你会的图式越多，学习新东西就越快；正如你读过的书越多，你读书的速度就越快。 由此说来，学习不是把知识一条条搬进脑子，而是脑子压缩和调用图式的过程。 ✵ 为什么民间有个说法叫“差生文具多”呢？ 这位同学本来会的图式就少，所以内在负荷过载 → 老师又讲得不清楚，甚至还胡乱加戏，在黑板上用五颜六色的粉笔画可爱的人物提供外在负荷，说这回你懂了吗？→ 爸爸一看怎么还学不明白，一通大吵大闹，继续追加外在负荷 → 妈妈说孩子需要帮助，于是给买了一大堆花里胡哨的荧光笔、错题本和便利贴 → 这些文具提供了虚假的控制感，孩子于是用三种颜色在课本上画出重点，仿佛这样就能让知识进入脑子…… 你说这还怎么学习。 可以说正是因为干扰因素太多，差生才是“差生”。 真正的学习需要清爽的信息环境 —— 有效的教学最好把外在负荷全部取消，应该用最简单的讲解尽可能降低内在负荷，应该是给工作记忆减负、给长期记忆铺路。 在这个视角下，我看很多课堂根本就不是在教学，是在搞行为艺术，在给家长提供情绪价值。 我做了一番调研，从认知负荷理论中提炼出四个有效教学的心法。 ✵ 第一个心法是管理内在负荷。 面对差生，老师本能的想法是降低难度 —— 但这里不是难度的问题，而是带宽的问题。有效教学不能是把山峰给孩子削平，而是要给孩子建立攀登高峰的梯子，也就是精心安排图式进入大脑的进度。 如果学生脑子里还没有足够的相关图式，你就别一上来就让他做综合大题。你必须先把复杂知识拆解成一个个小图式让他先练会了再说。 内容要分段，前置知识要预热，部件要先自动化，先给局部结构，再整合 [5]。让学生站稳一个台阶，再给他看下一层。 人们常说差生的问题在于基本功，其实就是之前的图式没有打牢。图式才是根本。 有效教学不是降难度，而是排兵布阵。 ✵ 第二个心法是给「直接教学（Direct Instruction）」。 过去几十年间，教育界流行一种可以说非常浪漫的“探索式学习”，主张老师不要直接给答案，要让孩子在真实情境中自己摸索、自主发现规律。可是有大量研究一再证明，这种把孩子当科学家的教法，效率极低 [6]。 因为认知负荷太高了。 你给新手一道题让他自己探索，他的大脑要同时干很多事：盯住题目、猜目标、搜索步骤、试错、比较当前状态和目标状态、还得揣摩老师到底想让他学什么。他的内存都消耗在搜索路径上了，哪还有剩余算力去总结规律呢？ 其实对于学校里那些知识来说，最有效的教学方法就是直接教、给明确的（explicit）指导。 研究证明最高效的教法是「范例学习」（worked-example）[7]：黑板上左边是一道老师给出完整解题步骤的例题，右边是一道结构完全一致、只是数字不同的练习题。让学生照着例题做练习题，就这么简单粗暴。这就是把图式写入大脑最快的方式。 等到学生把这个图式掌握熟练了，你再给他灵活度，逐步走向独立。这个过程叫「指导淡出（guidance fading）」。 不是不让孩子探索，但教学就是教学。先把搜索成本降下来，才能把理解难度提上去。 ✵ 第三个心法是消除外在负荷。 人们常说学习不好是因为注意力不集中，可你也得创造条件，让人能集中注意力才行。聊天、玩电脑当然是分散注意力的行为，可是家长给买一大堆文具，一会儿送吃的一会儿过来监督一下，不也是在制造外在负荷吗？ 在认知负荷理论看来，连老师在课堂上搞的那些戏剧性的多媒体教学手法，常常也是无效且有害的。幻灯片上搞一堆装饰、动画飞来飞去、图在左边解释在右边、老师嘴里讲一句屏幕上再打一遍同样的话、视频不给暂停、作业平台按钮比题目还多 —— 这些都不是教学创新，是认知污染 [8]。 难道学习内容本身还不够学生看的吗？ 不要逼着学生的眼睛一会儿看向屏幕左边，一会儿看向屏幕右边。给配图加口头讲解，比图像配上满屏文字效果更好。 老师玩点花活有时候能激发学生的学习兴趣，但花活不是教学。 ![](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026050621/1909190927467197080/050621.jpeg) ✵ 第四个心法是优等生和差生要区别对待。 这不是给人贴标签，更不是说差生脑子差 —— 差生将来也可以成为优等生，但是你现在拥有的图式不够。2025 年的一篇荟萃分析论文 [9] 结论非常清楚：低先验知识学习者更受益于高支持教学，高先验知识学习者更受益于低支持教学。 对差生，老师必须多给显性的提示、多讲例题、多做同样题型的练习、控制好节奏，少跳步、少开放，少自行搜索。 而优等生已经拥有相当多的图式，你就得设法让他们的内在负荷吃饱才行，不然他们会感到无聊。所以对优等生要少重复、快淡出，多给变化题型，多做迁移；给他一定的探索空间。 这样说来，一个班好几十人坐在一起听老师讲是一种效率极低的教育方式。教育应该个人化才好。那我们有什么办法呢？ 你可以使用 AI。 ✵ 坏消息是，有好几项研究都发现，AI 在*伤害*学生的学习能力。现在很多学生把 ChatGPT 当写作业神器（Doer），结果他们在突击测试中的成绩显著下降 [10]。 这是因为学生把原本属于「增益负荷」的建构图式的过程直接外包给了 AI。大脑没有经历过负荷，神经元就没有连接，图式就没有形成。 好消息是，如果你把 AI 的角色严格限制为导师（Tutor） —— 也就是它只负责把复杂知识拆解成小图式、剔除无关的外在负荷、一步步引导你，而不是直接给你答案 —— 使用 AI 的学习效果会高于传统的课堂学习 [11]。 ✵ 很多人认为学习是一种苦行。但学习其实是个工程问题。教学，就是给大脑编程。 认知负荷理论告诉我们，人的大脑是一个极其受限的生物装置。你不能强行给它灌输什么东西，你必须尊重它的输入带宽，一点一点按照一定的节奏，帮它把知识变成一个个图式。 就算脑机接口将来再发达，我也不太相信人可以直接下载一个什么技能，因为神经元是肉长的。这是有关学习和教育最重要的硬约束。 ![](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026050621/1909191072421291784/050621.jpeg) 注释 [1] Cueto, Santiago, Diether W. Beuermann, Julian P. Cristia, Ofer Malamud, and Francisco Pardo. 2025. “Laptops in the Long Run: Evidence from the One Laptop per Child Program in Rural Peru.” NBER Working Paper 34495. doi:10.3386/w34495. [2] Sweller, John. 1988. “Cognitive Load During Problem Solving: Effects on Learning.” Cognitive Science 12 (2): 257–285. [3] Sweller, John. 2023. “The Development of Cognitive Load Theory: Replication Crises and Incorporation of Other Theories Can Lead to Theory Expansion.” Educational Psychology Review 35 (4): 95. [4] Sweller, John. 2024. “Cognitive Load Theory and Individual Differences.” Learning and Individual Differences 110: 102423. [5] Sweller, John. 1994. “Cognitive Load Theory, Learning Difficulty, and Instructional Design.” Learning and Instruction 4 (4): 295–312. [6] Kirschner, Paul A., John Sweller, and Richard E. Clark. 2006. “Why Minimal Guidance During Instruction Does Not Work.” Educational Psychologist 41 (2): 75–86. [7] Barbieri, C. A., et al. 2023. “A Meta-analysis of the Worked Examples Effect on Mathematics Performance.” Educational Psychology Review 35: Article 11. [8] Schroeder, N. L., and A. T. Cenkci. 2018. “Spatial Contiguity and Spatial Split-Attention Effects in Multimedia Learning Environments: A Meta-Analysis.” Educational Psychology Review 30: 679–701; Ginns, Paul. 2005. “Meta-analysis of the Modality Effect.” Learning and Instruction 15 (4): 313–331. [9] Tetzlaff, Leonard, et al. 2025. “A Cornerstone of Adaptivity: A Meta-analysis of the Expertise Reversal Effect.” Learning and Instruction 98: 102142. [10] Barcaui, A. 2025. “ChatGPT as a Cognitive Crutch: Evidence from a Randomized Controlled Trial on Knowledge Retention.” Social Sciences & Humanities Open 12: 102287. [11] Kestin, Greg, Kelly Miller, Anna Klales, Timothy Milbourne, and Gregorio Ponti. 2025. “AI Tutoring Outperforms In-Class Active Learning.” Scientific Reports 15: 17458. ## 划重点 1.认知负荷理论：学习失败并不是因为大脑的硬盘存不下，而是因为新信息通过工作记忆这道窄门的时候，堵车了。当信息涌入大脑时，工作记忆所承受的总压力，就叫「认知负荷」。它一般被分为三种：内在负荷、外在负荷和增益负荷。 2.四个有效教学的心法：管理内在负荷、直接教学、消除外在负荷、优等生和差生要区别对待。 3.人的大脑是一个极其受限的生物装置。你不能强行给它灌输什么东西，你必须尊重它的输入带宽，一点一点按照一定的节奏，帮它把知识变成一个个图式。